Pandas DataFrames에서 열을 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas Dataframes에서 열 선택

데이터 조작 작업을 처리할 때 특정 열을 선택해야 합니다. Pandas에는 열 선택을 위한 다양한 옵션이 있습니다.

옵션 1: 열 이름 사용

이름으로 열을 선택하려면 열 이름 목록을 다음과 같이 전달하면 됩니다. 다음은 다음과 같습니다.

df1 = df[['a', 'b']]

옵션 2: 숫자 사용 인덱스

열 인덱스를 알고 있는 경우 iloc 함수를 사용하여 선택합니다. Python 인덱싱은 0부터 시작합니다.

df1 = df.iloc[:, 0:2]  # Select columns with indices 0 and 1

대체 옵션: 사전을 사용한 인덱싱

열 인덱스가 변경될 수 있는 경우 다음 접근 방식을 사용하세요.

column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, list(column_dict.keys())]

비추천 접근 방식

다음 접근 방식은 오류가 발생할 수 있으므로 권장되지 않습니다.

df1 = df['a':'b']  # Slicing column names does not work
df1 = df.ix[:, 'a':'b']  # Deprecated indexing method

원본 데이터 보존

선택에 유의하세요. 열은 원본 데이터 프레임에 대한 뷰나 참조만 생성합니다. 선택한 열의 독립적인 복사본이 필요한 경우 copy() 메서드를 사용하세요.

df1 = df.iloc[:, 0:2].copy()

위 내용은 Pandas DataFrames에서 열을 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!